关于 兼职少妇包夜全套服务【v信78792796】长寿区小妹全套官窑钭 的搜索结果,共913
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
但他们的工作方式依然是智能终端与云端的各种通。 根据百度安的总结,AI 的安含传统安层面,比如AI 系统的硬件、软件、 框架、协议等,也含AI 自身层面的安,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者的目的,或者破坏机器学习的样本,让机器学习得出错误的结果。 在最近的GeekPwn 极棒破解大会现场,百度安实验室的研究员只用一张打印的A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智能手机的人脸识别认证系统,虹膜和指纹也相继 被破解。AI 时代,人脸识别、指纹密码、人眼虹膜认证等生物认证方法,取代了传统 的密码。很多人认为生物识别的唯一性保护了我们的隐私。但事实上,这种想法实在过 于简单。要知道,当你成功把自己变成一个活着的人体密码的时候,也就成为了黑客的 重要“资源”。 云管端一体化的AI 安方案 在这次OASES 联盟成立的发布会上,百度安宣布向联盟成员开放了其在AI 生态上的多项安能力。方的说法是,希望在智能终端领域,通过专利共享、技术开源、标准共建,与联盟合作伙伴共同推动安技术与的应用落地,共建安的AI 时代。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断时级别 2017年1月某业天津机房故障,数时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。直接损失括访问流量丢失、商业收入下降、用户体验受损、打破等级协议(SLA)造成的商业赔付等,间接损失括用户任度下降、给竞品占领市场机会等。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增的向量,即老时间t1肯定于新时间t2,新时间t2也于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增到t2和t3。除了数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络环境及大部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行实际任。涉及大及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一既灵活又完整的规范。
追****圣 2018-07-11
给书记省讲清楚云计算
周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂商自己去找。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广到国。这个窗口期只有三五年,随着政云企业云被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和态度从大型云企手里抢单子。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有哪些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有顾外企中国分部的客户。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第四点,猎头不会固执于一个项目,猎头不会跟候选人强推意向单位的宏大蓝图,因为候选人本人也是业内专家不用猎头来教;更不会向甲方强推候选人,面试眼拙运气差那就只能认栽,本公司bHR都无法说得的面试,外部猎头能说什么?而且稀缺人才总是供不应求的,转手把这个人卖给别的公司或者别的猎头一样能拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎头 面试者来看资深猎头和新手猎头是很容易别的。 新手猎头只会看你的履历里几个技能和位的关键字,除此之外一个字都不懂;资深猎头有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎头对位的解析和路人甲没什么别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以说明这个位在该企业内是具体做什么的,有多大重要性。 新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了一次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试失败,资深猎头能要到真实失败原因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍话。 也有一部分猎头会和优质候选人保持时间关系,但这太费时间了,猎头五年内给同一个候选人介绍两次工作的几率实在是太了。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
简单的说,管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效组织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在运维平台中选中导航的模块进行升级,运维平台会通过管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有运维系统,都以管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集任,并在一定条件达成时报警。管理通过对资源合理的组织,极大的简化了运维操作,提升了运维效率。 资产管理 在机房里,各种各样的器、网络设备和安设备7x24时的运转,为我们的业提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运维人员的能力。怎样维护这些资产并记录息,是个很重要的问题,搞得不好,这些资产可能变成运维人员的“袱”,越多越头疼。 对这些设备的运维操作,通常都涉及不的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
基于上面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩故障范围,找到故障根因: 局问题定位:快速确认线上状态,缩故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个景分析仪表盘。 细分维度定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维度,进一步缩问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维度数据可视化解决维度数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事件。 景掌控缩范围 对于一个乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、息丰富的景监控仪表盘(Dashboard)对于状态景掌控至关重要,因此在百度智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的仪表盘。 用户可以根据的特征,自由灵活的组织仪表盘布局,配置所需要展示的数据息。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
Serverless的实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的云计算没一毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外都能算进去吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这一点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
单一个消费总金额就这么麻烦,访问日志可以看文件数量、用户规模分布和大致的动作类型,一个新兴企业最好还是把业分散在两个厂商那里,毕竟他们两家不能核对你的账单。 最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不容、甚至拒绝、甚至从其他层面正面打压业。这里就不举例了,太明显针对单一厂商。如果只是技术不容那算和其他云平台恶意竞争,如果到了云平台明抢客户自身业的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的责范围。 3、大型用户谨慎选型 大型用户即使只存储1PB,每年也要花100多万了;中型客户只要做选型,而大项目不仅要选型和定制,还有更多技术以外的东西要考量。 首先同样说价格问题,大型客户比中客户更难办,客户是嫌价格贵,大客户却怕低价砸场。云存储不能违背商业的本质,甲方没蠢到敢让乙方赔钱做,但采购决策层更喜欢看谁的报价最低。数十PB的数据上云后基本下不来,平台方无论是提价还是降速,有的是追加预算的手段;如果对方真是赔本卖吆喝,成功了就会甩开这个袱,失败了就直接倒闭。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
晚兮提到,凭借百度大脑的开放技术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI技术最终化为猫咪们的守护神,让现场的伙伴们感到暖心又感动。 2018年百度大脑走进6大城市举办7场行业创新论坛,发布了企业、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政7大行业解决方案,推动AI与不同行业、具体场景相结合,AI技术渗透到产业的毛细血管。百度大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百度大脑新品体验师计划 如果只是技术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开发者学习应用百度大脑开源能力,百度大脑现已提出了“百度大脑新品体验师计划”,希望与开发者一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成,探索AI前沿应用。针对开放日介绍过的任意一款产品,开发者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并发表在AI社,将会获得社积分、百度大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更新、新品上线、开发者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社、培养激励措施......首期百度大脑开放日可谓干货满满。
TOP